| 基于互信息變量選擇的燃煤機組SCR脫硝系統PSO-ELM建模 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1518 K | |
| 標簽： 互信息 粒子群算法 SCR脫硝系統 | |
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| 文檔介紹：針對燃煤機組SCR脫硝系統出口NOx濃度存在測量滯后以及吹掃時數據失真等問題，提出了一種基于特征提取和粒子群算法(PSO)優化極限學習機(ELM)超參數的燃煤機組SCR脫硝系統模型。利用互信息(MI)進行時間遲延補償，采用最大相關最小冗余(mRMR)方法篩選輔助變量，通過PSO優化算法確定ELM最優超參數并建立預測模型，最后進行對比驗證。仿真結果表明：采用本文方法所建立的PSO-ELM預測模型的均方誤差和相關系數分別為0.931 4 mg/m3和0.978 6，預測精度高，能夠為脫硝系統出口NOx的現場優化控制提供技術支持。 | |
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